Vereinigte Staaten
Retym
SHEIN
Senior Data Engineer I
Vereinigte Staaten
San Diego, California, United States
PythonSQLKubernetes
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Über SHEIN
SHEIN ist ein globaler Online-Händler für Mode und Lifestyle, der Bekleidung und Produkte der Marke SHEIN sowie Artikel aus einem weltweiten Netzwerk von Anbietern zu erschwinglichen Preisen anbietet. Mit Hauptsitz in Singapur setzt sich SHEIN weiterhin dafür ein, die Schönheit der Mode für alle zugänglich zu machen und fördert seine branchenführende On-Demand-Produktionsmethode für eine intelligentere, zukunftsorientierte Industrie. Gegründet im Jahr 2012, beschäftigt SHEIN mehr als 16,000 Mitarbeiter in Büros auf der ganzen Welt und baut seine Aktivitäten global weiter aus. Werden Sie Teil von SHEIN und gestalten Sie die Zukunft!
Zusammenfassung der Position
SHEIN Technology sucht einen Senior Data Engineer I (Intelligent Automation) in Vollzeit, der in das Data Engineering-Team eingebettet ist und an den Director, Data Engineering berichtet. Diese Rolle wendet GenAI/LLM-Fähigkeiten auf reale Data-Engineering-Workflows an und verwandelt Prototypen in zuverlässige interne Tools, die die Produktivität der Entwicklung, die betriebliche Effizienz und den Datenzugriff verbessern.
Der Schwerpunkt liegt auf der KI-Automatisierung für Data Engineering – es ist nicht erforderlich, vom ersten Tag an über tiefgreifende Fachkenntnisse in jeder Datenplattform-Technologie zu verfügen. Der ideale Kandidat kombiniert praktische GenAI-Entwicklung, fundierte Python/SQL- und Software-Grundlagen sowie praktische Verantwortung für den Produktionsbetrieb.
Aufgaben
- Entwicklung und Bereitstellung von GenAI/LLM-Lösungen für BDE-Workflows, einschließlich Unterstützung bei Code/SQL, Metadaten- und Lineage-Erkennung, Datenabruf und Zugriff auf technisches Wissen.
- Entwicklung von Retrieval/RAG- und Agenten-Workflows, die technische Dokumentationen, SOPs, Datenbanken, Metadaten, Protokolle, APIs und interne Plattformen unter Verwendung geeigneter Evaluierung, Leitplanken und Zugriffskontrollen verbinden.
- Verbesserung der betrieblichen Effizienz von BDE durch KI-gestützte Vorfall-Triage, Protokoll-/Alarm-Analyse, Ursachenanalyse und Automatisierung wiederholbarer Workflows.
- Integration von KI-Fähigkeiten in wiederverwendbare interne Dienste und Entwicklertools; Einrichtung von Monitoring, Feedbackschleifen, Qualitätsmetriken und Adoptionsmaßnahmen, um Lösungen vom Prototyp in den nachhaltigen Produktionseinsatz zu überführen.
- Zusammenarbeit mit Data Engineering, KI, SRE, Datenbank-, Plattform- und globalen Teams, um Anwendungsfälle mit hohem Mehrwert zu identifizieren und Lösungen in bestehende Daten-Workflows zu integrieren.
- Eigenverantwortliche Leitung von Projekten von der Problemdefinition bis zur Implementierung und zum Produktionssupport sowie Beitrag zu praktischen Engineering-Standards und Dokumentationen.
Anforderungen
- Bachelor-Abschluss in Informatik, Ingenieurwesen, Informationssystemen oder einer gleichwertigen technischen Fachrichtung.
- 3+ Jahre Erfahrung in der Software-, machine learning-, Daten- oder Plattform-Entwicklung, einschließlich praktischer Verantwortung für Produktionssysteme, Dienste oder entwicklerorientierte Tools.
- Fundierte Python- und SQL-Kenntnisse, solide Grundlagen in der Softwareentwicklung sowie praktisches Verständnis von Datenbanken, APIs, Datenpipelines und verteilten Systemen.
- Praktische Erfahrung in der Erstellung von GenAI/LLM-Anwendungen unter Verwendung von einem oder mehreren der folgenden Bereiche: RAG/Retrieval, Embeddings, Tool-/Funktionsaufrufe, Agenten, Prompt-Workflows oder Modell-APIs.
- Erfahrung in der Bereitstellung von Diensten, Automatisierung oder Daten-/ML-Workloads mit Tests, CI/CD, Monitoring, Logging, Sicherheitsaspekten und Fehlerbehebung bei Vorfällen.
- Starkes Verantwortungsbewusstsein und Kommunikationsfähigkeiten mit der Fähigkeit, mehrdeutige technische Schwachstellen in fokussierte, messbare Lösungen zu übersetzen und effektiv mit geografisch verteilten Teams zusammenzuarbeiten.
Wünschenswert
- Erfahrung mit Spark, Flink, Kafka, Hive/Lakehouse-Systemen, Airflow, Kubernetes oder ähnlichen Datentechnologien im großen Maßstab.
- Erfahrung mit Metadaten/Lineage, Unternehmenssuche oder Wissenssystemen, Entwicklerproduktivität, Datenabruf, Observability oder Automatisierung von Vorfällen/RCA.
- Vertrautheit mit Cloud-Scale-Datenplattformen und modernen Tabellenformaten wie Paimon, Iceberg oder Delta Lake.
- Erfahrung bei der Förderung der Einführung interner KI-Tools oder Arbeit in E-Commerce- oder Datenplattform-Umgebungen mit hoher Skalierung.
Vorteile und Zusatzleistungen
- Bonusberechtigt
- Gesundheitsversorgung (medizinisch, zahnärztlich, augenärztlich, verschreibungspflichtige Medikamente)
- Health Savings Account mit Arbeitgeberzuschuss
- Flexible Spending Accounts (Gesundheits- und Angehörigenpflege)
- Vom Unternehmen bezahlte grundlegende Lebens-/AD&D-Versicherung
- Vom Unternehmen bezahlte kurz- und langfristige Berufsunfähigkeitsversicherung
- Freiwillige Zusatzleistungen (freiwillige Lebens-/AD&D-Versicherung, Krankenhausentschädigung, Versicherung bei kritischen Krankheiten und Unfallversicherung)
- Mitarbeiterunterstützungsprogramm
- Unfallversicherung für Geschäftsreisen
- 401(k)-Sparplan mit diskretionärem Arbeitgeberzuschuss und Zugang zu einem Finanzberater
- Urlaub, bezahlte Feiertage, bewegliche Feiertage und Krankheitstage
- Mitarbeiterrabatte
- Kostenloses wöchentliches Catering-Mittagessen
- Hundefreundliches Büro (an ausgewählten Standorten verfügbar)
- Kostenloser Fitnessstudio-Zugang (an ausgewählten Standorten verfügbar)
- Kostenlose Werbegeschenke
- Jährliche Weihnachtsfeier
- Einladungen zu Pop-ups und anderen Firmenveranstaltungen
- Kostenlose tägliche Snacks und Getränke im Büro
#LI-ED1
Gehaltsspanne $122,600—$177,900 USD
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